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戴进墩,刘亚东,毛先胤,盛戈皞,江秀臣.基于NSCT域FAST角点检测的电气设备红外与可见光图像配准[J].电测与仪表,2019,56(1):108-114.
Dai Jindun,Liu Yadong,Mao Xianyin,Sheng Gehao,Jiang Xiuchen.Registration Based on NSCT-Domain FAST Corner Detection for Infrared and Visible Images of Electrical Equipment[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(1):108-114.
基于NSCT域FAST角点检测的电气设备红外与可见光图像配准
Registration Based on NSCT-Domain FAST Corner Detection for Infrared and Visible Images of Electrical Equipment
DOI:
中文关键词:  图像配准  红外与可见光图像  加速分割检测算法  非下采样轮廓波变换  局部强度不变描述符
英文关键词:image registration, infrared and visible images, FAST, NSCT, PIIFD
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
戴进墩Dai Jindun上海交通大学 电气工程系
刘亚东Liu Yadong上海交通大学 电气工程系
毛先胤Mao Xianyin国家电网 贵州省电力科学研究院
盛戈皞Sheng Gehao上海交通大学 电气工程系
江秀臣Jiang Xiuchen上海交通大学 电气工程系
摘要点击次数: 2278
中文摘要:
      针对电气设备在线监测系统中红外与可见光图像配准问题,提出了基于非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform, NSCT)域改进的加速分割检测特征(Features from Accelerated Segment Test, FAST)提取的图像配准方法。首先采用灰度均衡技术对原始图像进行图像增强;再通过一级NSCT变换得到红外与可见光的低频子带图像;然后对低频子带图像利用FAST角点检测以及局域强度不变特征描述符(Partially Intensity In-variant Feature Descriptor, PIIFD)得到特征描述点对;最后,对最近邻距离比率法双向配准得到粗匹配点对,利用随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus, RANSAC)得到精匹配点对,进而计算仿射变换参数。实验结果的主客观评价表明,该方法在配准精度、配准速度和配准鲁棒性上都有明显的改善,具有较强的实用价值。
英文摘要:
      Infrared and visible image registration has become a big challenge in online monitoring system for high voltage electric equipment. To address this problem, an efficient registration method based on modified features from accelerated segment test (FAST) in non-subsample Contourlet transform (NSCT) domain is proposed. Firstly, the two images are preprocessed by gray-level equalization. After that, NSCT decomposition is applied to obtain low-frequency subband images. And corner points are detected from the low-frequency images as interest points by FAST. Their descriptors are calculated by partially intensity invariant feature descriptor (PIIFD) and used to make rough matching through best bin distance ratio. Finally, random sample consensus (RANSAC) is further utilized to refine the matched interest point pairs and affine transformation parameters between infrared and visible images are determined. Subjective and objective evaluation on experimental results shows that the proposed method achieves significant improvement in registration accuracy, computation speed and interference robustness with its practical value.
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